tpu

bert运行报错： ‘tensorflow.contrib.tpu‘ has no attribute ‘InputPipelineConfig‘（无需降版本）

参考文献：tensorflow官方文档链接：https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib?hl=en先导入以下代码：importtensorflowastf#importtensorflow.compat.v1astftf.compat.v1.disable_eager_execution()再将出错的
m0_62855917·2023-01-16 15:13

AttributeError: ‘SymbolDatabase‘ object has no attribute ‘RegisterServiceDescriptor‘

在训练网络时出现这个错误，开始以为是tensorflow和keras的版本不匹配，自己尝试每个版本的keras都试了一遍还是有错，最后查看错误路径fromtensorflow.contrib.tpu.profilerimporttpu_profiler_pb2
aha_sunflower·2023-01-16 14:42

Tensorflow vs Pytorch：哪个更适合你的机器学习项目？

它还支持在多种平台上部署，包括GPU和TPU。Tenso
LightningInSky·2023-01-16 12:28

漫画数据中心网络“卷”AI：迟到不可怕，可怕的是别人都没迟到

用我大学英语四级的水平翻译一下，一个AI模型在一个TPU处理器上训练时间长达22.4年。“十八年
亲爱的数据·2023-01-16 11:54

训练史上最佳GAN用了512块TPU，一作自述：这不是算法进步，是算力进步

铜灵编译整理量子位出品|公众号QbitAI最近，一场“大GAN（BigGAN）”浪潮让机器学习界的行家沸腾了一次。看到这个生成图片质量足以以假乱真的神经网络，网友齐声称赞“算法好棒”。这篇还在双盲审中的ICLR19论文一作现身，实名反对这种看法。在接受外媒FastCompany采访时，一作AndrewBrock表示，大GAN成功的关键，不在于算法的改进，而是计算力的进步。计算力大GAN出自论文La
量子位·2023-01-15 12:38

Tenstorrent芯片架构浅谈

1.背景近些年，市场上的AI芯片层出不穷，无论是初创公司还是科技巨头，都在积极推出AI芯片，从最常见的CPU、GPU到各类ProcessingUnit（TPU、NPU、APU、DPU等），可谓是百花齐放
Linux基金会AI&Data基金会·2023-01-13 22:47

模型推理那些事

常用的深度学习框架有TensorFlow、Pytorch、MXNet和CNTK，因为训练最为耗时，所以常使用GPU、FPGA、TPU和ASIC等硬件加速模块缩短训练耗时，这些定制化的硬件需要使用定制化的驱动和库以便和深度学习框架交互
shichaog·2023-01-12 17:18

谷歌Colab 免费gpu

矩池云如果只是短暂使用，请用矩池云，大概3元/小时，就能用2080Ti，和kaggle的免费平台差不多快(kaggle现在是30小时gpu加30小时tpu，tpu需要代码支持)，google可能分配到P100
weixin_37763484·2023-01-12 17:01

【机器学习】详解 EfficientNet

1905.11946PyTorch实现：https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorchTensorFlow实现：https://github.com/tensorflow/tpu
何处闻韶·2023-01-08 10:28

TF2 使用TPU Compilation failure: Dynamic dimension propagation on reversed dimension is not supported

在tensorflow2下使用TPU训练时...tf.pad(inputs,[[0,0],[10,10],[10,10],[0,0]],mode='reflect') ...batch_size=1*tpu_strategy.num_replicas_in_syncdata_set
高岭の草·2023-01-07 15:19

【Numpy】12 数据类型和基本操作

Numpy是上个时代的产物，它基本上所有的优化都是基于CPU的优化，而现在的深度学习，大多都要利用到GPU甚至是TPU的计算单元。所以有很多操作，Numpy是不擅长的。
羊老羊·2023-01-05 15:21

深度学习初级课程 4.过拟合和欠拟合

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍回想一下上一课中的例子，Keras将在其训练模型的各个时期保留训练和验证损失的历史记录
cndrip·2023-01-05 09:47

本周AI热点回顾：傅里叶变换取代Transformer，GPU上快7倍、TPU上快2倍；DeepMind新模型自动生成CAD草图...

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍点击左上方蓝字关注我们01WAVESUMMIT2021飞桨九大全新发布，敲响产业智能化升级最强音5月20日，由深度学习技术及应用国家工程实验室与百度联合主办的WAVESUMMIT2021深度学习开发者峰会在北京召开。飞桨框架进入2.0时代后，带来九大全新发布，包括飞桨核心框架V2.1、大规模图检索引擎、文心ERNIE四大预训练模型、推理部署导航图、硬件生态进展、
飞桨PaddlePaddle·2023-01-04 18:44

深度学习初级课程 3.随机梯度下降法

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在前两节课中，我们学习了如何从密集的层堆中构建完全连接的网络
cndrip·2023-01-03 11:15

深度学习初级教程 2.深度神经网络

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在这节课中，我们将看到我们如何构建能够学习复杂关系的神经网络
cndrip·2023-01-03 08:52

计算机视觉（CV）领域Transformer最新论文及资源整理分享

Transformer由论文《AttentionisAllYouNeed》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。
lqfarmer·2023-01-01 07:30

tensorflow2快速入门 最干教程

Tf.keras和keras区别：Tf.keras支持基于tf.data的模型训练Tf.keras支持TPU训练Tf.keras支持tf.distribution的分布式策略Tf.keras可以与tf的额
weixin_45955767·2022-12-29 13:55

深度学习框架

Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部
无意识碎片(･ิϖ･ิ)っ·2022-12-28 23:19

T5 的尝试

冬炫的博客-CSDN博客0背景1.出错位置：self.hparams=hparams改为self.save_hyperparameters(hparams)2.xm包属于torch_xla这个包是关于TPU
咪咕班克斯·2022-12-28 18:10

NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述

训练--trainingCPU与GPU的区别计算精度显存和显存带宽价格2、训练环境的选择3、推理--inference吞吐量和时延稳定性4、生产环境的选择三、说明1、自我说明2、名词说明CPU,GPU,TPU
菜鸟运维-王大爷·2022-12-28 13:23

CCF BDCI｜算能赛题决赛选手说明论文-01

基于TPU平台实现人群密度估计加速器队伍黄显钧个人名义参赛中国-广东广州peterhuang0323@qq.com团队简介加速器队伍队长：黄显钧，现任某科技公司的高级工程师，技术栈涉足嵌入式全栈开发，AI
算能开发者社区·2022-12-28 08:14

四轴飞控DIY Mark4 - 减震

四轴飞控DIYMark4-减震1.DIYMark42.改进事项2.1Mark45inches机架2.222052450KV无刷电机2.3电机与机架的TPU防震2.4飞控防震垫圈2.5三叶平衡桨3.试飞效果
lida2003·2022-12-26 23:30

谷歌Coral-TPU win10/ubuntu/docker安装教程汇总

参考连接https://coral.ai/software/https://github.com/google-coral/edgetpuhttps://github.com/google-coral/libedgetpuhttps://github.com/Air000/yolov3_to_edgetpuhttps://github.com/google-coral/edgetpu/issues
Dovake·2022-12-23 22:31

对比PyTorch、TensorFlow、JAX、Theano，我发现都在关注两大问题

如今回顾这些技术，我发现它们的关注点似乎都是如下两个问题：包含自动求导和并行在内的函数转换，例如vmap,pmap和pjit等；异构计算，CPU负责控制流，GPU/TPU负责张量计算和集合通信。
OneFlow深度学习框架·2022-12-23 22:47

PyTorch Lightning工具学习

PyTorchLightning中提供了以下比较方便的功能：multi-GPU训练半精度训练TPU训练将训练细节进行抽象，从而可以快速迭代1
*pprp*·2022-12-22 23:42

对比PyTorch、TensorFlow、JAX、Theano，我发现都在关注两大问题

如今回顾这些技术，我发现它们的关注点似乎都是如下两个问题：包含自动求导和并行在内的函数转换，例如vmap,pmap和pjit等；异构计算，CPU负责控制流，GPU/TPU负责张量计算和集合通信。
·2022-12-21 22:06

記錄下用google colab 进行GPU(TPU)训练

文章目录温馨提示打开网站上传资源下载资源到googlecolab温馨提示需要科学上网，没有的话可以点这个https://shandianpro.com/#/register?code=wCXwkCOU下个clashx进行挂载https://download.csdn.net/download/monk96/87231589配置自行百度打开网站googlecloabhttps://colab.res
MioeC·2022-12-21 15:50

算能加入飞桨硬件生态，加速基于TPU平台的AI部署落地

近日，算能与百度飞桨签署合作协议，正式加入由飞桨发起的硬件生态共创计划。当前双方的合作主要基于SOPHON系列人工智能芯片BM1684X及AI加速卡SC7等智算硬件产品。关于算能算能致力于成为全球领先的通用算力提供商。算能承续了比特大陆在AI领域沉淀多年的技术、专利、产品和客户，专注于人工智能芯片以及相关产品的研发与推广应用。旗下拥有“算丰”、“晶视”两大品牌，以自研芯片为核心打造覆盖“云、边、端
飞桨PaddlePaddle·2022-12-19 03:15

LogME：通用快速准确的预训练模型评估方法

迁移学习使得深度神经网络以预训练模型的形式走进千家万户，不用上千块TPU，我们也能够使用BERT、Efficie
AITIME论道·2022-12-17 11:34

MATLAB神经网络单片机,使用ARM单片机进行神经网络推算

大多数人认为,神经网络推算都应该留给GPU,TPU各种专用ASIC运算,实际,在ARM上也可以实现神经网络推算.在很久之前(半年前吧),ARM已经推出了CMSIS-NN,但是,大家都不太感兴趣啊.实际上
张勇18613964002·2022-12-17 10:23

基于SOPHON TPU架构实现 Faiss 的两个查询接口

文章目录1.Faiss简介2.距离度量3.在SophonTPU上的接口实现3.1SophonTPU3.2indexflat实现3.3indexPQ实现===========================================1.Faiss简介Faiss库是Facebook开发的一个用于稠密向量相似性搜索和聚类的库，该库包含有诸多向量相似性搜索的算法。向量相似性搜索是将一个向量与底库中的
算能开发者社区·2022-12-16 16:06

人车目标检测竞赛-赛题分享

1.参会人员TPU编程竞赛委员会AI算法创新赛-人车目标检测竞赛参赛选手2.主要内容2.1初赛详细介绍：1）赛题背景随着时代的进步,视觉目标检测技术在生产生活中发挥着越来越重要的作用。
算能开发者社区·2022-12-16 16:36

TPU编程竞赛系列｜CCF BDCI 算能赛题决赛榜单出炉

第十届CCF大数据与计算智能大赛（简称CCFBDCI）8月29日正式启动，算能赛题「基于TPU平台实现人群密度估计」吸引了749支队伍参赛，经过两个多月的激烈角逐，5支队伍脱颖而出进入决赛！
算能开发者社区·2022-12-16 16:36

TPU编程竞赛系列｜L1视频结构化赛题分享会直播预告

近日，TPU编程竞赛-AI算法创新赛正式启动报名，本期赛题「基于TPU平台的L1视频结构化算法实现」，具体内容为人车目标检测。
算能开发者社区·2022-12-16 16:05

TPU编程竞赛系列｜基于TPU-MLIR实现UNet模型部署，比“快”更快！

由算能举办的TPU编程竞赛-AI应用挑战赛正式开赛啦！
算能开发者社区·2022-12-16 16:59

【深度学习】Tensorflow、MindSpore框架介绍及张量算子操作实战（超详细 附源码）

TensorFlow2深度学习框架支持CPU、GPU和Google自己的TPU处理器作为计算平台。MindSpore深度学习框架支持CPU、GPU和华为的
showswoller·2022-12-16 09:49

CPU、GPU、TPU的原理简述及其区别

整理了一下CPU、GPU、TPU的简单原理区别，内容整理自GoogleCloud、CSDN、知乎等。
蔡知ru·2022-12-15 07:58

深度学习——CPU，GPU，TPU等硬件说明（笔记）

目录深度学习硬件：CPU和GPU深度学习硬件：TPU深度学习硬件：CPU和GPU1.提升CPU的利用率Ⅰ：提升空间和时间的内存本地性①在计算a+b之前，需要准备数据主内存->L3->L2->L1->寄存器
钟楼小奶糕6·2022-12-15 07:25

（转）CPU/GPU/TPU/NPU傻傻分不清楚

除了CPU，GPU之外，还有TPU，NPU等，真的是CPU/GPU/TPU/NPU傻傻分不清楚啊。今天，闻西就来帮大家理理这些让人分不清楚的芯片到底都是啥？怎么区别它们？CPU
夜灼华·2022-12-13 19:07

浅谈CPU,GPU,TPU,DPU,NPU,BPU

https://www.sohu.com/a/191538165_777155A12宣传的每秒5万亿次运算，用计算机语言描述就是5Tops。麒麟970NPU，根据资料是1.92Tops。麒麟980NPU，提升是970的120%，也就是1.92TopsX2.2=4.23Tops。A11大约0.6Tops，官方宣称8核也就是0.6X8=4.8约等于5Tops，没有虚假宣传。其他soc没有NPU都是利用
weixin_30906701·2022-12-13 19:06

VPU/NPU/TPU/GPU/CPU眼花缭乱，傻傻分不清楚？三百字讲明白

VPU/NPU/TPU/GPU/CPU眼花缭乱，傻傻分不清楚？
来知晓·2022-12-13 19:35

CPU/GPU/TPU/NPU别再傻乎乎的分不清楚啦

除了CPU，GPU之外，还有TPU，NPU等，真的是CPU/GPU/TPU/NPU傻傻分不清楚啊。今天，就来帮大家理理这些让人分不清楚的芯片到底都是啥？怎么区别它们？CPU——
海宝7号·2022-12-13 14:11

什么是NPU

尤其适用于操纵predictivemodel,例如artificialneuralnetworks(ANNs)ofrandomforests(RFs)..NPU有时有类似的名称，如张量处理单元（TPU）
CodingPussy·2022-12-13 14:06

【深度学习】被PyTorch打爆！谷歌抛弃TensorFlow，押宝JAX

最近超级火爆的DALL·EMini都知道吧，它的模型就是基于JAX进行编程的，从而充分地利用了谷歌TPU带来的优势。1『TensorFlow的黄昏和P
风度78·2022-12-13 08:21

新书推荐 | 机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践

从Caffe、CNTK、CoreML到TensorFlow和TensorRT，从CPU、GPU到TPU、FPGA，从图形处理
hzbooks·2022-12-11 20:40

具身智能综述和应用（Embodied AI）

目前人工智能的进展，在诸多数据源和数据集（Youtube、Flickr、Facebook）、机器计算能力（CPU、GPU、TPU）的加持下，已经在CV、NLP上取得了许多任务（如目标检测、语义分割等）的重大进展
上杉翔二·2022-12-11 12:48

人工智能（AI）

一、人工智能概述1、人工智能发展必备三要素：数据、算法、计算力（CPU/GPU/TPU）CPU和GPU区别:http://www.sohu.com/a/201309334_468740GoogleTPU
坚持要退休的SYA·2022-12-09 10:51

Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection（翻译）

该论文和开源代码如下：论文传送门：https://arxiv.org/abs/1906.11172代码传送门：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/
马大哈先生·2022-12-09 02:36

开源 | 基于浏览器的 PyTorch 深度学习教程

机器之心机器之心授权转载，禁二次转载今天要介绍一个近期开源的自学深度学习GitHub项目，作者为每种具体算法提供了Jupyternotebook实现，可以轻易地在GoogleColab上运行（免费提供云端GPU或TPU
weixin_33671935·2022-12-08 18:05

有人预测GPT-4长这样：比GPT-3略大、纯文本、更注重最优计算与对齐

但同时，大家也一如既往地注意到PaLM的计算成本：用了6144块TPU
wwwsxn·2022-12-07 15:03
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